近日，由国家市场监督管理总局技术创新中心（新能源汽车数字监管技术及应用）主办的第三届全国新能源汽车动力电池安全预警算法大赛圆满落幕。江苏天合储能有限公司储能研发IBMS团队自主研发的“天鉴知微安全预警大模型”，从68支参赛团队中脱颖而出，一举斩获磷酸铁锂电池赛道特等奖！

与此同时，中国质量认证中心（CQC）将于今年9月正式为“天鉴知微安全预警大模型”颁发电池系统安全预警模型证书。“特等奖+CQC权威认证”双重背书，标志着天合储能在电池安全预警算法领域的技术实力已跻身行业前列。

奖项含金量

国家级官方背书的标杆赛事

第三届全国新能源汽车动力电池安全预警算法大赛，是国内动力电池安全预警领域公认的权威竞技平台，由国家市场监督管理总局技术创新中心主办。

本届赛事共吸引68支行业顶尖团队同台竞技，涵盖储能企业、头部电池厂商、整车企业及高校科研院所，竞争异常激烈。赛事依托《电动汽车电池系统安全预警模型评价方法》团体标准，重点考察算法对电池早期微弱故障信号的捕捉能力与泛化能力。尤为关键的是，本届命题聚焦长尾故障这一行业公认难题——此类故障发生频率低、特征信号极微弱，常规阈值报警几乎束手无策。从68支强队中脱颖而出，斩获磷酸铁锂电池赛道特等奖，这一成绩本身就是对“天鉴知微”技术实力的最有力背书。

见微知著

从“事后报警”到“事前预判”的细节安全突破

如果说奖项含金量回答的是“赢了谁、有多难”，那么天合储能此次获奖的深层意义，在于其从“细节”入手重新定义了电池安全预警的精度与深度。

电池安全预警的核心挑战，在于长尾故障模式——微短路、内阻异常增大、电压不一致性漂移、连接松动等早期异常，发生频率极低、信号特征极其微弱，如同“海面下的冰山”，常规阈值报警难以识别，可能悄无声息地演变为热失控等重大事故。而“天鉴知微安全预警大模型”的价值，正是从每一个微小的信号紊乱中“见微知著”，在风险萌芽阶段即发出预警。其技术突破体现在四个层面：

感知层——预警窗口前移，捕捉“细胞级”异动。 传统设备层告警依赖固定阈值，面对长尾故障如同"守株待兔"。"天鉴知微安全预警大模型"利用海量运行数据构建正常行为编码模型，在未知场景中精准识别异常；同时结合故障注入与现场数据，构建时序累计熵模型（相当于给电池做“基因测序”，从微小紊乱中预判风险方向），在复杂工况中提前提取微弱故障特征。预警在信号突破阈值之前发出，实现从"事后报警"到"事前预判"的跨越。

识别层——高危场景全覆盖，让“隐形故障”无所遁形。 磷酸铁锂电池电压曲线平缓，传统算法单纯依赖电压、温度等阈值判断，如同“雾里看花”，极难从细微波动中识别风险。“天鉴知微安全预警大模型”融合物理模型、AI模型与经验模型，构建物理AI算法引擎，同步识别绝缘异常、容量衰减、突发内短路、连接异常、采样异常、热失控等高危场景，故障模式识别准确率可达98%，让每一类长尾故障都无所遁形。

决策层——三级递进，分级处置，精准响应。搭载"天鉴知微安全预警大模型"的自研储能智慧预警平台 ，建立事件→异常→预警三级递进体系——事件级系统记录并持续跟踪；异常级标记为关注对象并推送提醒；预警级经多维度综合研判后正式发出报警并触发运维工单。覆盖数据质量、设备安全、一致性、健康衰退四大维度、200+监测项，与设备告警形成分层互补：设备告警是"消防员"（响应已发生问题），平台预警是"侦察兵"（安全预警查全率达95%以上，预警提前量可达天级至月级），运维效率与安全等级同步提升。

进化层：数据闭环，越用越准。依托历史运行数据，以及售后问题数据、测试数据的全链路闭环，配合自研本地化部署AI智能体，模型可实现持续迭代。每一次预警与回检的比对，都在反哺其对长尾故障的识别能力，安全预警机制由此不断精进。

“见微知著”的价值，不在于发现了一次大故障，而在于提前“看见”了那一次次被忽略的微小异常。 这正是“天鉴知微”获得评委高度认可的核心原因——它把电池安全从“概率游戏”变成了“可预判、可干预”的科学管理。

算法落地与数据反哺

在真实项目中“越用越准”

“天鉴知微安全预警大模型”并非实验室里的“理论模型”，而是部署于天合储能的云边端协同三级安全预警平台，在大量实际项目中接受真实工况的检验，并形成“部署应用→数据积累→算法进化”的完整闭环。

规模化平台验证：天合储能依托四大研发平台，建立了全链路质量管控体系，通过高精度HIL仿真平台、CNAS级环境舱和MW级系统实证平台，确保系统在不同工况下的可靠性验证。目前，天合储能全球范围内的项目至今保持零事故记录。项目运行中积累经验，为算法的持续优化提供了宝贵的“燃料”。

仿真环境中的“实战模拟”：“天鉴知微”部署了仿真平台，对电池电压、温度、内阻、绝缘阻抗等全维度参数进行实时监控与分析。一旦捕捉到微弱异常信号，系统即通过三级递进体系输出预警，并模拟运维排查路径。每一次模拟预警发出后，系统都会跟踪后续的仿真验证结果——预警是否准确？故障是否真实存在？属于哪一类故障模式？这些验证信息，成为算法迭代的“老师”。

数据闭环反哺，实现“越用越准”： “天鉴知微”的核心优势之一，在于其持续进化的能力。模型依托运行项目经验，配合自研本地化部署AI智能体，实现持续迭代升级。

每一次预警与回检的比对，都在反哺模型对每一个隐性隐患的识别能力：如果预警准确，模型会强化对应特征模式的权重；如果出现漏报或误报，模型会针对性调整判断边界；不同工况、不同气候、不同运行策略下的数据积累，使模型对复杂场景的适应性持续增强。这种基于多源数据融合的闭环机制，使“天鉴知微”区别于一次性算法方案——它不是一成不变的“死算法”，而是一个在持续验证中不断进化的“活模型”。仿真分析与实测数据的相互印证，共同构成了天合储能系统的安全护城河，让安全预警机制越用越准、越用越强。

展望未来

以安全定义储能未来

此次“天鉴知微安全预警大模型”荣获国家级赛事特等奖，是天合储能“精准创新”战略的重要成果，体现了公司从“被动防护”向“主动防御”的安全理念升级。动力电池与储能电池虽在电化学技术上同源，但由于应用场景与运行工况不同，二者在安全管理重点和技术要求上各有侧重。此次获奖不仅是对模型算法创新性和故障识别能力的权威认可，也进一步彰显了天合储能在储能安全预警领域的深厚积累与技术实力。

未来，天合储能将继续深耕电池安全预警技术，以技术创新为驱动、以品质安全为基石，推动储能安全从被动响应走向主动预判，为储能行业迈向“本质安全”和全球能源转型贡献更大力量——让每一度电更安全。